2.1 多学科团队组建.........................................................................94 6.2.2 培训与人才储备.........................................................................96 6.3 数据管理策略............ 的高效利用。通过跨学科的合作，不仅能够提升项目的成功率，还 能为未来的 AI 应用奠定坚实的基础。 6.2.2 培训与人才储备 在 AI 生成式大模型医疗场景应用的实施过程中，培训与人才 储备是至关重要的环节，确保团队具备实施和维护 AI 系统所需的 专业知识和技能。通过制定系统的培训计划，以及建立有效的人才 储备机制，可以最大限度地发挥 AI 技术在医疗领域的潜力。 首先，培训计划的制定应根据团队的专业背景和项目需求进行 等内容，确保他们掌握关键的实用技能。 3. 定期进修与研讨：建立定期的技术研讨与进修机制，邀请行业 专家进行讲座，组织团队成员参加相关的学术会议和技术论 坛，帮助他们保持与行业最新发展的同步。 接下来，人才储备策略也应当明确，以应对未来项目的需求变 动。可以考虑以下几个方面来保障人才的持续供给：  建立内部人才库：定期评估团队成员的技能水平和专业发展， 建立一个涵盖不同专业背景和技能的数据库，以便于在不同项

、 智慧物流、数字金融等新兴领域取得了显著成效。而中西部地区在 产业数字化转型的道路上相对滞后。尽管国家已出台了多项政策支 持中西部地区的数字经济发展，但由于起步晚、底子薄，这些地区 在人才储备、技术创新以及资金投入等方面仍相对不足。中西部地 区产业仍以传统资源型产业和劳动密集型产业为主，数字化转型的 动力相对薄弱，具备巨大的算力发展潜力和市场空间。 区域差距的扩大既会加剧经济发展的不平衡，也会制约全国产 自然条件 当地年平均气温 清洁能源利用 率 算力中心使用清洁能源耗电量与总耗电量的比值 政策支持力度 政府出台的算力相关政策数量 市场环境 头部企业布局 当地头部企业与业内头部企业的占比值 人才储备 高校毕业生数量 行业交流频次 举办的算力相关会议活动数量 示范荣誉 获得国家荣誉和算力中心绿色等级、低碳等级、 算力算效等级以及安全可靠、服务能力等方面的 示范荣誉之和 综合算力指数 43

;M1/M2( 货币流通量 ); 固 定资 产投资变劢 ; 制造业采贩经理人指数 ; 进出口贸易额 ; 外 资投资增 减额 ; 工业总产值 ; 股市交易行情及成交量 ; 央行黄 金及外汇储备 ; 通胀指数 贵金属 国际 / 国内交易行情 , 交易量 ; 美元指数 ; 国际金银期货指 数 ;ETF 价 格 ; 能源价格波劢率 ; 实物价格 外汇 美元指数 ; 各币种央行基准利率

为了有效应对预算风险，建议采取以下措施： 1. 详细预算编制：在项目初期，应进行全面的预算编制，包括人 员、设备、原材料和间接费用等各项成本，并为不可预见的支 出预留一定的缓冲资金。 2. 风险储备金管理：在预算中设置合理的风险储备金，按照项目 的特性和风险评估结果设置一定比例，以应对可能的预算超支 情况。 3. 定期预算审计：项目实施过程中定期对预算进行审计，及时识 别和修正偏差，确保项目成本控制在可控范围内。 急响应步骤， 包括信息收集、现场评估、应急资源调配、现场处置及后续恢 复等措施。响应程序应当明确时间节点，确保各项措施的 timely 性。 5. 资源准备与保障：根据不同应急级别，提前储备所需的应急物 资和设备，如应急指挥车、救援工具、通讯设备等，确保应急 物资的完好和可用性。 6. 人员培训与演练：定期组织应急演练，提升应急团队的协调能 力和响应速度。同时，针对全体员工开展风险意识和应急处置

根据经验，年维护成本约为总投资的 5%，即 50 万元。弹性成本则 是指因业务增长或需求波动而产生的额外支出，如临时增加的计算 资源或紧急技术支持。为应对此类情况，建议预留 10%的运营预 算作为弹性成本储备。 以下为运营成本的详细分布表：  人力成本：300 万元  技术支持成本：80 万元  基础设施成本：80 万元  维护成本：50 万元  弹性成本：50 万元 通过上述分析，预计年运营总成本为

能够及时得到解决。同时，建立问题反馈与处理机制，对常见问题 进行归类分析，并通过更新知识库、优化系统功能等方式，持续提 升系统的易用性与稳定性。 为确保用户在使用过程中能够不断提升技能与知识储备，需定 期组织进阶培训与研讨会。进阶培训内容可涵盖系统新功能的介 绍、数据处理技术的更新及行业最佳实践分享，帮助用户保持技术 前沿的敏锐度。研讨会则通过邀请行业专家与用户共同探讨系统应 用中

等最新监管文件 2. 季度性再训练：当关键指标（如异常检测 F1 值）下降 5%时触发 3. 设置人工复核节点：对高风险领域（如收入确认）保留 100%人 工复核 成本超支风险 硬件投入和人才储备可能超出预算。建议采用 TCO（总拥有成本） 模型测算： - 初期投入：GPU 服务器集群（约 15 万元/节点）占 60%，数据清 洗工具开发占 25% - 三年期 ROI 测算：通过自动化节省

； 2. 引入数据冗余机制，确保关键数据的安全性和可用性； 3. 制定数据备份和恢复计划，防止数据丢失或损坏。  技术风险： 1. 提前进行技术预研，识别潜在的技术难点； 2. 建立技术储备团队，确保在遇到技术瓶颈时能够快速响 应； 3. 引入第三方技术审核机制，确保模型训练的科学性和可 靠性。  资源风险： 1. 制定详细的资源分配计划，确保人力、物力和财力的合 理配置；

MMLU，来衡量模型在这些通用能力方面的表现。 （2）专业知识：专业知识是保险领域大模型评估的核心部分，基于阳光设计构建的保 险知识体系，通过构建全面覆盖保险知识体系的测试试题，对模型的专业知识储备与知识 应用能力进行度量。 �� （3）场景应用：场景应用能力的评估是检验模型是否能够满足具体保险业务需求的重 要环节。这一部分需要根据不同的保险业务场景，设计相应的应用测试。如营销、核保、合